package com.atguigu.flink.chapter11;

import com.atguigu.flink.chapter05.Source.WaterSensor;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.Session;
import org.apache.flink.table.api.Slide;
import org.apache.flink.table.api.Table;
import org.apache.flink.table.api.Tumble;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.StreamTableEnvironment;

import java.time.Duration;

import static org.apache.flink.table.api.Expressions.$;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.lit;
import static org.apache.flink.table.api.Expressions.rowInterval;

/**
 * TODO
 *
 * @author cjp
 * @version 1.0
 * @date 2021/1/27 14:19
 */
public class Flink11_TableAPI_GroupWindow {
    public static void main(String[] args) {
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setParallelism(1);


        SingleOutputStreamOperator<WaterSensor> sensorDS = env
                .fromElements(
                        new WaterSensor("sensor_1", 1000L, 10),
                        new WaterSensor("sensor_1", 2000L, 20),
                        new WaterSensor("sensor_2", 3000L, 30),
                        new WaterSensor("sensor_1", 4000L, 40),
                        new WaterSensor("sensor_1", 5000L, 50),
                        new WaterSensor("sensor_2", 6000L, 60))
                .assignTimestampsAndWatermarks(
                        WatermarkStrategy
                                .<WaterSensor>forBoundedOutOfOrderness(Duration.ofSeconds(5))
                                .withTimestampAssigner((element, ts) -> element.getTs())
                );

        // 创建 表的 执行环境
        StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env);
//        Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id"), $("ts").rowtime(), $("vc"));
        Table sensorTable = tableEnv.fromDataStream(sensorDS, $("id"), $("ts"), $("vc"),$("pt").proctime());

        // TODO TableAPI 使用 GroupWindow
        Table resultTable = sensorTable
//                .window(Tumble.over(lit(3).seconds()).on($("ts")).as("w"))   // 基于时间的滚动窗口
                .window(Tumble.over(rowInterval(2L)).on($("pt")).as("w"))   // 基于计数的滚动窗口
//                .window(Slide.over(lit(5).seconds()).every(lit(2).seconds()).on($("ts")).as("w")) // 基于时间的滑动窗口
//                .window(Session.withGap(lit(1.5).seconds()).on($("ts")).as("w"))   // 会话窗口
                .groupBy($("id"), $("w"))    // 必须将 GroupWindow放入到 groupby里
                .select(
                        $("id"),
                        $("vc").sum().as("vcSum")
//                        $("w").start().as("windowStart"),
//                        $("w").end().as("windowEnd")
                );


        resultTable.execute().print();

    }
}
/*
    TableAPI使用 GroupWindow：
        1、 .window()开窗：
           1） 指定窗口类型：Tumble、Slide、Session
           2） 指定窗口的参数：
                基于时间的：
                    窗口长度  => .over(lit(n).seconds())
                    滑动步长  => .every(lit(n).seconds())
                基于计数的：
                    窗口长度  => .over(rowInterval(long))
                    滑动步长  => .every(rowInterval(long))
           3） 指定时间字段： .on(时间字段)
               注意：基于计数的窗口，只能使用 处理时间字段
           4)  指定别名：  .as(别名)
        2、在 groupby中 指定窗口
 */